Инициативы в области ИИ терпят неудачу в 95% случаев – мы находимся на грани кризиса, о котором никто не говорит

Автор: Рода Уилсон

Генеративный ИИ – это тип искусственного интеллекта (или «ИИ»), который создает неизданный контент: текст, изображения, музыку или код - путем изучения шаблонов на основе существующих данных. Он поддерживает такие инструменты, как ChatGPT, DALL · E и Google Gemini.

Джош Андерсон - технический директор (технический директор), работающий неполный рабочий день, руководитель, который привносит свой высококлассный технологический опыт в организации без ограничений и затрат, связанных с руководством. Этот тип технического директора особенно выгоден для стартапов, малых и средних предприятий и компаний с переходной экономикой, которые нуждаются в стратегической технологической поддержке, но не могут себе этого позволить или не нуждаются в штатном руководителе. Ниже он объясняет из своего личного опыта, почему 95% инициатив в области ИИ терпят неудачу.

«Мы вот-вот столкнемся с кризисом, о котором никто не говорит», - пишет он.

Джош Андерсон

Вы, несомненно, читали исследование Массачусетского технологического института: 95% инициатив в области ИИ на предприятии терпят неудачу. Вы, вероятно, поделились этим на собраниях, разместили в LinkedIn и использовали это, чтобы оправдать свои опасения по поводу ИИ. Но знаете ли вы, почему эта цифра так высока ? Я знаю это. Потому что я пережил это. Я провёл три месяца, добровольно участвуя в рамках этих 95%.

Мой трёхмесячный опыт борьбы с неудачами

Как техническому директору и консультанту, работающему неполный рабочий день, мне постоянно задавали один и тот же вопрос:

"Как мне внедрить ИИ в наши инженерные команды ?" 

Я мог бы дать классический ответ консультанта, ориентированный на повышение квалификации и эффективности. Вместо этого я решил выяснить, что на самом деле происходит, если вложить в это все силы.

Я заставил себя использовать исключительно Claude Code для разработки продукта. В течение трёх месяцев. Не написав ни единой строчки кода. Я хотел осуществить то, что задумали мои клиенты: полное внедрение ИИ. Я должен был сам понять, почему имеется эти 95% неудач.

Я запустил продукт. Это работало. Я гордился своим творением. Затем наступил момент, который подтвердил все опасения, высказанные в этом исследовании Массачусетского технологического института: мне нужно было внести небольшое изменение, и я понял, что не уверен, что смогу это сделать. Мой собственный продукт, разработанный под моим руководством, и я потерял уверенность в своей способности его модифицировать.

Двадцать пять лет опыта разработки программного обеспечения, и мне удалось настолько ухудшить свои навыки, что я почувствовал себя бессильным перед кодом, который мне написал ИИ. Я стал простым наблюдателем за разработкой собственного продукта.

Теперь, когда клиенты спрашивают меня о внедрении ИИ, я могу точно описать им, что означает полный провал: провал. Не немедленный провал – вот в чем загвоздка. Первые показатели отличные. Мы доставляем быстрее. Мы чувствуем себя продуктивно. Затем, три месяца спустя, мы понимаем, что никто на самом деле не понимает, что мы создали.

Классическая схема для каждой инициативы, обреченной на провал :

Компания с энтузиазмом относится к искусственному интеллекту. Руководство требует его принятия. Все начинают использовать инструменты искусственного интеллекта. Изначально показатели производительности отличные. Затем возникает проблема, требуются изменения или требуется реальное принятие решений, и больше никто не знает, что делать.

Разработчики не могут отладить код, который они не писали. Менеджеры по продукту не могут оправдать решения, которые они не принимали. Лидеры не могут отстаивать стратегии, которые они не разработали. Каждый отказывается от своих инструментов искусственного интеллекта, говоря: 

«Они сказали мне, что это правильный подход».

Во время моего эксперимента я постоянно находился в режиме тушения пожаров. Claude Code что-то генерировал, это было немного неправильно, я исправлял это, он повторял ту же ошибку, я исправлял её снова. Я работал усерднее, чем если бы писал код сам, без какого-либо обучения или развития навыков.

Боб Гален наблюдал за мной и прекрасно резюмировал ситуацию в нашем последнем подкасте:

«Чей это продукт, Джош? Твой или Claude Code ?» 

Ответом был, что Claude Code. Я отказался от своей ответственности, убеждая себя вводить новшества.

Правильный баланс (редко достигается)

Идеальной формулой был бы ИИ + ЧИ, где ЧИ (человеческий интеллект) имеет приоритет над ИИ. Что на самом деле происходит в этих 95% случаев неудач ? Это ИИ с минимальным человеческим надзором, если таковой вообще существует.

Когда ИИ помогает вам быстрее писать более качественный код, сохраняя при этом ваше понимание архитектуры, это позитивно. Когда ИИ пишет код, который вы не понимаете, это отречение.

Когда ИИ помогает вам анализировать отзывы клиентов, пока вы принимаете решения о продукте, это положительный момент. Когда ИИ диктует вам следующий шаг, это отречение.

Когда ИИ помогает вам писать лучше и быстрее, сохраняя при этом ваш стиль, это прогресс. Когда ИИ пишет за вас в стиле, который вам не подходит, это отречение.

Я знаю разницу, потому что испытал и то, и другое. Поначалу отречение кажется более лёгким. Мы больше не отвлекаемся ! Мы движемся быстрее ! Затем мы понимаем, что на самом деле больше не контролируем ситуацию, и когда что–то идет не так, а всегда что-то идет не так, мы бессильны.

Мастерство, которое мы теряем

Мы вот-вот столкнемся с кризисом, о котором никто не говорит. Кто будет руководить следующим поколением через 10 лет ? Разработчики, использующие ИИ с самого начала, не будут обладать архитектурными знаниями, необходимыми для передачи своих знаний. Менеджеры по продуктам, которые всегда полагались на ИИ при принятии решений, больше не будут иметь права делиться своим опытом. У лидеров, которые отказались от алгоритмов, больше не будет мудрости поделиться.

Мы с Бобом олицетворяем то, что находится под угрозой исчезновения: мастеров в своей области, которые научились на практике, неудачах, отладке и настойчивости. Более чем 25-летний опыт позволяет нам предвидеть проблемы, понимать, почему то или иное архитектурное решение будет иметь неблагоприятные последствия, и расшифровывать истинные отзывы клиентов.

Эти знания не приобретаются автоматическим мышлением. Этот опыт не загружается. Он нарабатывается. И если вы позволите ИИ выполнять свою работу, вы ничего не выиграете, кроме опасной зависимости.

Оценка вашего отказа

Пришло время беспокоиться. Посмотрите на свою недавнюю работу.

Можете ли вы подробно объяснить каждое решение, не ссылаясь на предложения ИИ ? Смогли бы вы выполнить свою работу завтра, если бы все инструменты искусственного интеллекта исчезли ? Вы добиваетесь прогресса в своей области или просто даёте советы ? Когда возникает проблема, ваш первый рефлекс - исправить её или попросить ИИ сделать это ?

Если вы чувствуете себя некомфортно, вы попадаете в 95%.

Задача :

В течение следующей недели выберите один важный навык в своей работе. Только один. Примените его на практике без какой-либо помощи со стороны ИИ. Пишите код без второго пилота. Принимайте решения о продукте без использования ChatGPT. Разработайте стратегию без Claude Code.

Вы чувствуете этот дискомфорт ? Это не некомпетентность. Раскрывается ваш истинный уровень компетентности. Это разрыв между тем, кто вы есть, и тем образом, который ИИ проецирует на вас.

Теперь у вас есть выбор. Вы можете восполнить этот пробел, развивая свои реальные навыки, используя ИИ в качестве партнера по обучению, а не в качестве замены. Или вы можете продолжать уклоняться от своих обязанностей, убеждать себя вводить новшества и присоединяться к 95% неудач.

Компании, которые будут процветать, - это не те, у которых есть лучшие инструменты искусственного интеллекта. Это те, сотрудники которых используют ИИ для самосовершенствования, а не для того, чтобы стать более ленивыми. Это те, в которых люди являются хозяевами решений, кода и стратегии, а ИИ служит усилителем, а не автопилотом.

Я учился этому на собственном горьком опыте в течение трех месяцев. Я позволил ИИ контролировать разработку моего продукта и чуть не потерял свою личность разработчика. Не совершайте ту же ошибку. Не присоединяйтесь к 95% неудачникам.

Освойте свое ремесло. Используйте инструменты. Не позволяйте инструментам контролировать вас.

Будьте смелее !

P.S. Исследование Массачусетского технологического института - не единичный случай. Gartner, McKinsey и другие отмечают аналогичные показатели неудач. Тенденция неизменна: отречение терпит неудачу, помощь оказывается успешной. Вопрос в том, на чьей стороне вы стоите ?